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但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景 如需使用该场景量化方法,请自行准备kv-cache量化系数,格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致,只需把每一层的量化系数修改为列表,列表的长度
LabelStats objects 标签统计信息列表。 metadata_stats Map<String,Object> 样本元信息统计信息,json格式。 sample_stats Map<String,Integer> 样本状态统计信息。 表4 LabelStats 参数 参数类型 描述
LabelStats objects 标签统计信息列表。 metadata_stats Map<String,Object> 样本元信息统计信息,json格式。 sample_stats Map<String,Integer> 样本状态统计信息。 表4 LabelStats 参数 参数类型 描述
是否必填 数据类型 version_name 数据集版本名称,推荐使用类似V001的格式,不填则默认从V001往上递增。 否 str或者Placeholder version_format 版本格式,默认为"Default",也可支持"CarbonData"。 否 str trai
出现该问题的可能原因如下: 桶中的对象不存在,请检查OBS路径中的内容是否存在。具体错误码请参见OBS官方文档。 处理方法 检查OBS路径及内容格式是否正常。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts
[00:00<00:00, 1.77it/s] 上传多个文件 在服务器执行如下命令,可以通过“--include”或“--exclude”将服务器上的某种格式的文件依次上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件目录} --include=*
num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 1.0e-5 指定学习率 sft_yaml样例模板 ### model model_name_or_path:
险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。 代码目录路径中的启动文件 代码目录路径中的启动文件作为训练启动的入口,当前只支持python格式。预置框架启动文件的启动流程说明请参见预置框架启动文件的启动流程说明。 训练输入路径参数 训练数据需上传至OBS桶或者存储至数据集中。在训
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行,举例如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行,举例如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46
“预标注”。“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型,选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后,如果标注结果符合平台定义的标准标注格式,系统将进行难例筛选,该步骤不影响预标注结果。 选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下
multibyte sequence”报错。 粘贴完代码后,建议检查代码文件是否出现中文注释变为乱码的情况,如果出现该情况请将编辑器改为utf-8格式后再粘贴代码。 在本地电脑中创建训练脚本“train.py”,内容如下: # base on https://github.com/pyt
Workflow工作流配置参数的枚举项。 used_steps 否 Array of strings 使用这个参数的工作流节点。 format 否 String 数据格式。 constraint 否 Map<String,Object> 限制条件。 响应参数 状态码: 201 表6 响应Body参数 参数 参数类型
网络资源名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式),取值为application/merge-patch+json。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 metadata
果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换,则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
multibyte sequence”报错。 粘贴完代码后,建议检查代码文件是否出现中文注释变为乱码的情况,如果出现该情况请将编辑器改为utf-8格式后再粘贴代码。 在本地电脑中创建训练脚本“train.py”,内容如下: # base on https://github.com/pyt
month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd:搜索指定时间段内添加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。
果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换,则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
地点”等。 文本三元组:针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注:识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。 智能标注 除了人工标注外,ModelArts还提供了智能标注功能,快速完成数据标注,为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前
ed参数。 是否使用固定句长 是,配置以下参数 packing: true 否,默认使用动态句长,注释掉packing参数。 选用数据精度格式,以下参数二选一。 bf16,配置以下参数 bf16: true fp16,配置以下参数 fp16: true 是否使用自定义数据集 是,